AndroidとOpenCVで試す特定物体認識 - 遥かへのスピードランナー

6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。
要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。

資料は以下です。

20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」

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ソースはgithubで公開してます。
https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/

概要

資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。
「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それぞれの画像にあった音を鳴らす、というデモを行い、うまく認識することができました。

構成・ビルド方法

チェックアウト後のソースは

OpenCVをAndroidから利用しやすくするためのOpenCVプロジェクト(android-jni以下)
アプリのプロジェクト(apps/ObjectRecognition以下)
検出対象の画像から特徴点を検出しておくユーティリティ(dump_keypoints.cpp)

の3つから構成されています。
上記1番はAndroidライブラリプロジェクトとなっており、2番から参照されているため、Eclipseでビルドする場合は、両プロジェクトをimportしておく必要があります。
また、検出対象となる物体の特徴ベクトルはapps/ObjectRecognition/assets/keypoints以下にテキストファイルが配置されています。追加したい場合は、dump_keypointsでダンプした結果をここに追加し、2番のJavaソースで読み込んでいる箇所を修正してみてください。

チェックアウト後のソースには、ビルド後のバイナリも含まれていますが、自分でビルドしたい場合、
apps/ObjectRecognition
に移動してantコマンドを実行することでAndroidアプリをビルドすることができます。

$ cd ${checkoutdir}/apps/ObjectRecognition
$ ant debug

改変方法

ソースを自分でいじりたい場合、アプリ側のJavaソースだけならチェックアウト後のソースをそのまま変更することができます。
c++部分のソースをいじりたい場合は、AndroidをターゲットにしてOpenCVをビルドできる環境が必要です。
まだ環境を構築していない人は、
http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android
を参考に環境構築してみてください。

課題と考察

SURFの特徴点検出がとにかく遅いです。濃淡の差が細かく激しい画像だと、1回の検出処理に約3sec程かかります。
OpenCVは、他にもデフォルトでSTARやFASTなどの特徴点検出アルゴリズムを搭載しており、これらの方がSURFよりも速いのですが、精度のチューニングが間に合わなかったため、SURFで実装しています。
実用化に向けては、速度と精度のバランスを取ったチューニングを行う必要があります。（←そりゃそうだ）

また、今回は毎回LSHに突っ込む特徴ベクトルを毎回読み込んでいるため、